Содержание
- 2. 2.1. Моделирование в психологии. Модели с латентными переменными Понятие модели. Роль моделирования в психологии, математическая психология.
- 3. Математическое моделирование в психологии В настоящее время все более широкое применение в психологических исследованиях получает построение
- 4. Проблемы математической психологии Проблемами математической психологии в нашей стране занимаются с 60-х гг. как отдельные ученые:
- 5. продолжение При моделировании психологических систем, которые являются многомерными, нечеткими, динамичными, необходимо выделять моменты линейности, детерминированности, четкости
- 6. Этапы разработки психолого – математической модели (пример) 1.Обобщить научную и методическую информацию отечественных и западных авторов
- 7. продолжение Методы: 1.Организация мониторинга профессионального самоопределения учащихся (2-4 курс); 2. Разработка, адаптация и проверка психометрической эффективности
- 8. Эмпирическая математическая модель (ЭММ) Описательные математические модели, применяемые для представления исходных (эмпирических) данных в доступном для
- 9. Классификация методов по назначению С.238
- 11. Исследование структуры данных (ФА) Вводные замечания. «Обычно психические явления на первичном уровне описания характеризуются группой свойств.
- 12. Входные данные в методы ФА. Основная цель этих методов. Принципы, лежащие в основе факторного анализа. Интегральные,
- 13. Порядок работы . 1.Занести данные в электронную таблицу Редактора Данных ( SPSS Data Editor) в виде
- 14. 2. Для определения числа факторов, как отмечает А.Н.Гусев, можно воспользоваться двумя критериями (А.Н.Гусев, 1997,с. 230). В
- 15. Второй критерий связан с построением графика собственных значений (см. рис.3). Количество факторов определяется приблизительно по точке
- 16. 1. Проведите многомерный анализ данных. С этой целью соберите как можно больше информации о выборке испытуемых,
- 17. Группировка испытуемых. Кластерный анализ Кластерный анализ решает задачу построения классификации, т.е. разделения исходного множества объектов на
- 18. Порядок работы 1. Таблица данных. 2. Процедура кластерного анализа. Меню - Statistics, подменю- Classify, а в
- 19. Контрольные задания 1. Провести группировку испытуемых по измеренным признакам. 2. Выявить наиболее и наименее информативные переменные
- 21. Скачать презентацию
2.1. Моделирование в психологии. Модели с латентными переменными
Понятие модели. Роль
2.1. Моделирование в психологии. Модели с латентными переменными
Понятие модели. Роль
Описание моделей с латентными переменными: регрессионный анализ, однофакторный дисперсионный анализ, факторный анализ, многомерное шкалирование, кластерный анализ, латентно-структурный анализ.
Математическое моделирование в психологии
В настоящее время все более широкое применение в
Математическое моделирование в психологии
В настоящее время все более широкое применение в
Моделирование в самой общей форме может быть охарактеризовано как опосредствованное теоретическое и эмпирическое исследование объекта, при котором изучается не сам объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система: а) находящаяся в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом, отражающая определенные его свойства; б) способная замещать объект в определенных отношениях; в) дающая при ее исследовании информацию о самом моделируемом объекте.
Математические модели применяются для исследования широкого круга психических процессов: восприятия, решения задач, обучения и др. Математическая психология - это научная дисциплина, находящаяся на стыке психологии и математики и направленная на исследование 1) теоретических вопросов применения математического аппарата в психологии; 2) математическое моделирование сложных систем, обладающих «психическими свойствами»; 3) разработку и применение математических методов.
Проблемы математической психологии
Проблемами математической психологии в нашей стране занимаются с 60-х
Проблемы математической психологии
Проблемами математической психологии в нашей стране занимаются с 60-х
продолжение
При моделировании психологических систем, которые являются многомерными, нечеткими, динамичными, необходимо выделять
продолжение
При моделировании психологических систем, которые являются многомерными, нечеткими, динамичными, необходимо выделять
Этапы разработки психолого – математической модели (пример)
1.Обобщить научную и методическую информацию
Этапы разработки психолого – математической модели (пример)
1.Обобщить научную и методическую информацию
2. Разработать концептуальную модель и методическое оснащение для изучения влияния (не)определенности воздействий компетентностного подхода на успешность формирования конструктивных стратегий совладания с профессиональными затруднениями будущих специалистов;
3.Для построения математической модели провести исследование структурно-уровневых характеристик стратегий поведения студенческой молодежи и связанных с ними личностно-стилевых характеристик, ценностно –смысловых ориентаций в профессиональной сфере;
4.Выявить факторы, обуславливающие неопределенность восприятия студентами себя как компетентного специалиста;
5.Провести повторное исследование для выявления устойчивых стратегий поведения и эффектов влияния личностно-стилевых и ценностно - смысловых характеристик на предпочитаемые стратегии поведения в условиях неопределенности профессионального самоопределения и становления;
6. На основе выделенных характеристик построить математическую модель «Прогнозирование стратегий поведения компетентного специалиста»;
7. Разработать и внедрить в программу сопровождения студенческой молодежи психологические технологии прогнозирования конструктивных стратегий в процессе овладения профессиональными компетенциями обучающимися;
8. Определить показатели эффективности прогнозирования разработанной математической модели и успешность переноса предполагаемых стратегий поведения в новые ситуации профессиональной деятельности.
продолжение
Методы: 1.Организация мониторинга профессионального самоопределения учащихся (2-4 курс);
2. Разработка,
продолжение
Методы: 1.Организация мониторинга профессионального самоопределения учащихся (2-4 курс);
2. Разработка,
3. Тестирование (ОФДСИ, УСК, Опросник «Шкала реакции на неопределенность», разработанный В. Греко и Д. Роджером (Greco, Roger);
4.Разработка, проверка и перенос в новые условия математической модели «Прогнозирование стратегий поведения компетентного специалиста»(ФА, процедура определения эффектов влияния на стратегии поведения ценностных ориентаций и личностно-стилевых характеристик с помощью однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) и выделение соответствующих типов).
Эмпирическая математическая модель (ЭММ)
Описательные математические модели, применяемые для представления исходных (эмпирических)
Эмпирическая математическая модель (ЭММ)
Описательные математические модели, применяемые для представления исходных (эмпирических)
Многомерные методы ЭММ- многосторонне описание изучаемых явлений. Функции: структурирование эмпирической информации (факторный анализ); классификация (кластерный анализ); экстраполяция ( множественный регрессионный анализ); распознавание образов (дискриминантный анализ( и др.
Классификация методов по назначению
С.238
Классификация методов по назначению
С.238
Исследование структуры данных (ФА)
Вводные замечания. «Обычно психические явления на первичном
Исследование структуры данных (ФА)
Вводные замечания. «Обычно психические явления на первичном
Исследователь получает множество измеренных эмпирических показателей, которые необходимо сгруппировать по изучаемым свойствам. Для этого применяется факторный анализ.
Как общенаучный метод, факторный анализ становится средством для замены набора коррелирующих измерений существенно меньшим числом новых переменных (факторов). Главная цель факторного анализа – уменьшение размерности исходных данных с целью их экономного описания при условии минимальных потерь исходной информации.
Входные данные в методы ФА. Основная цель этих методов. Принципы, лежащие
Входные данные в методы ФА. Основная цель этих методов. Принципы, лежащие
Компонентный анализ. Метод главных компонент. Центроидный метод факторного анализа
Факторный анализ в узком и широком смысле. Модели факторного и компонентного анализа. Алгоритм метода главных компонент. Вычисление весов. Факторные нагрузки, факторы. Роль собственных векторов и собственных значений. Методы факторного анализа, их классификация, интерпретация результатов.
Порядок работы
.
1.Занести данные в электронную таблицу Редактора Данных
(
Порядок работы
.
1.Занести данные в электронную таблицу Редактора Данных
(
Процедура факторного анализа. Меню - Statistics, подменю- Data Reduction, а в нем - Factor. После вызова процедуры ФА в правом окне выделите мышкой нужные переменные и перенесите их в окно Variables, нажав на кнопку со стрелкой.
Следующий этап работы- выбор параметров ( опций) работы процедуры ФА. Первая группа параметров – расчет необходимых коэффициентов описательной статистики
( Descriptives). В данном разделе заказать расчет следующих показателей: Univariate descriptives ( средние и стандартные отклонения для каждой переменной), Significance level
(оценки достоверности получаемых коэффициентов корреляции).
Далее выбирают конкретный метод факторизации корреляционной матрицы –Extraction. В данном разделе сделайте следующий выбор: 1) в качестве метода укажите – Principal components (метод главных компонент); 2) в подразделе Extract ( сколько факторов выделить) можно отметить критическую величину собственного значения фактора ( Eigenvalues over ), не меньше 1, или задать некоторое ожидаемое число факторов ( Number of factors ); 3) в подразделе Display ( какие результаты показывать) выберите пункт Scree plot, чтобы увидеть график изменения собственных значений.
После этого следует выбрать метод вращения осей координат – раздел Rotation. Выберите Varimax, а также закажите для вывода результатов ФА: Rotated solution ( распечатка матрицы факторных нагрузок после вращения) и Loading plots
( построение факторных диаграмм).
В разделе Scores и Options все параметры установлены оптимальным образом. После установки всех параметров (в каждом разделе не забудьте нажимать кнопку Continue) для начала выполнения процедуры ФА следует нажать кнопку OK .
Все текстовые результаты заносятся в окно Qutput. Графические результаты находятся в окне Chart Carusel.
2. Для определения числа факторов, как отмечает А.Н.Гусев, можно воспользоваться двумя
2. Для определения числа факторов, как отмечает А.Н.Гусев, можно воспользоваться двумя
Второй критерий связан с построением графика собственных значений (см. рис.3). Количество
Второй критерий связан с построением графика собственных значений (см. рис.3). Количество
3. Интерпретация факторов производится по таблице факторных нагрузок после вращения в следующем порядке (см.табл.8). По каждой переменной ( строке) выделяется наибольшая по абсолютной величине нагрузка, затем следующая и т.д. Затем –просмотр столбцов (факторов). По каждому фактору выписывают наименования переменных, имеющих наибольшие нагрузки по этому фактору, при этом учитывается знак факторной нагрузки переменной. Если знак отрицательный, это отмечается как противоположный полюс переменной. После такого просмотра каждому фактору присваивается наименование, обобщающее по смыслу включенные в него переменные (можно назвать по доминирующей в факторе переменной, т.е., с наибольшей факторной нагрузкой).
1. Проведите многомерный анализ данных. С этой целью соберите как можно
1. Проведите многомерный анализ данных. С этой целью соберите как можно
2. Проведите стандартизацию переменных.
3. Для поиска скрытых ( латентных) переменных, определяющих поведение испытуемых, примените ФА.
4. Дайте интерпретацию факторам.
Группировка испытуемых. Кластерный анализ
Кластерный анализ решает задачу построения классификации, т.е. разделения
Группировка испытуемых. Кластерный анализ
Кластерный анализ решает задачу построения классификации, т.е. разделения
разбиения однородной совокупности испытуемых на группы по измеренным признакам;
- построения типологических различий между испытуемыми по измеренным признакам;
-исследование группировки признаков, измеренных на выборке испытуемых.
При этом исследователь располагает лишь информацией о характеристиках объектов, которая позволяет судить о сходстве
( различии) объектов.
Кластерный анализ – это процедура упорядочивания объектов в сравнительно однородные классы на основе попарного сравнения этих объектов по предварительно определенным и измеренным критериям ( А.Д.Наследов.,1998, с.23).
В зависимости от цели исследования объектами могут быть испытуемые или признаки, измеренные на группе испытуемых. В зависимости от этого выбирают классификацию по испытуемым или классификацию по переменным.
В отличие от факторного анализа, который сжимает данные в меньшее число количественных переменных (факторы), кластерный анализ сжимает данные в классификацию объектов. Кластерный анализ является описательной процедурой, не позволяет сделать никаких статистических выводов, но дает возможность изучить структуру совокупности (испытуемых, признаков).
В психологии используют иерархический кластерный анализ и быстрый кластерный анализ. Процедура иерархического кластерного анализа в SPSS предусматривает группировку как объектов (строк матрицы данных), так и переменных
(столбцов). Перед началом кластеризации все объекты считаются отдельными кластерами, которые в ходе алгоритма объединяются. Вначале выбирается пара ближайших кластеров, которые объединяются в один кластер и так далее, пока все кластеры не объединятся. На любом этапе объединение можно прервать, получив нужное число кластеров.
Для определения расстояний между парой кластеров могут применяться различные методы:
cреднее расстояние между кластерами ( Between groups linkage);
-среднее расстояние между всеми объектами пары кластеров с учетом расстояний внутри кластеров ( Within groups linkage );
-расстояние между ближайшими соседями (Nearest neighbor );
-расстояние между самыми далекими соседями( Furthest neighbor);
-расстояние между центрами кластеров (Centroid clustering ).
Порядок работы
1. Таблица данных.
2. Процедура кластерного анализа. Меню - Statistics,
Порядок работы
1. Таблица данных.
2. Процедура кластерного анализа. Меню - Statistics,
Следующий этап работы- выбор параметров работы процедуры KА. В разделе Number of clusters отметьте необходимое
( предполагаемое) число кластеров.
Далее выбирают конкретный метод кластеризации – укажите Iterate and classify.
В разделе Iterate все параметры установлены оптимальным образом. В разделе Save отметьте Cluster Membership. В разделе Option выберите Cluster information for each case. После установки всех параметров (в каждом разделе не забудьте нажимать кнопку Continue) для начала выполнения процедуры КА следует нажать кнопку OK .
Все текстовые результаты заносятся в окно Qutput . Графические результаты находятся в окне Chart Carusel.
Контрольные задания
1. Провести группировку испытуемых по измеренным признакам.
2. Выявить наиболее и
Контрольные задания
1. Провести группировку испытуемых по измеренным признакам.
2. Выявить наиболее и
3. Определить на основе доминирующих переменных уровни изучаемого обобщенного признака.